Shopify Product Recommendations: Cómo personalizar tu experiencia de compra y vender más

Como minorista experto en Shopify, sabes la importancia de crear una experiencia de compra perfecta y personalizada para tus clientes.

Una forma poderosa de lograrlo es a través de las Shopify Product Recommendations. En serio, los estudios han demostrado que hasta el 35% de los ingresos de Amazon se generan a través de su motor de recomendaciones.

Treinta. Cinco. Porcentaje.

De hecho, Amazon es un gran ejemplo para mostrar el inmenso potencial de las recomendaciones de productos para impulsar las ventas e impulsar la rentabilidad.

Pero más allá de los ingresos, las sugerencias personalizadas también crean una mejor experiencia de compra para los clientes.

Si lo haces bien, puedes crear un círculo virtuoso en el que los clientes satisfechos repitan sus compras y se conviertan en defensores de la marca, atrayendo nuevos clientes a través del boca a boca positivo.

En este artículo, profundizaremos en el mundo de las recomendaciones de productos de Shopify y exploraremos cómo pueden revolucionar tu negocio.

¿Suena bien? ¡Vamos a entrar!

¿Qué son las recomendaciones de productos de Shopify?

Las recomendaciones de productos de Shopify son una estrategia de ventas en la que utilizas algoritmos basados en datos para sugerir productos que puedan interesar a los compradores.

En un nivel básico, puedes usar una lógica simple para crear recomendaciones de productos. Así, por ejemplo, cuando un cliente añade un par de zapatos a su carrito, puedes sugerirle un par de calcetines como complemento.

En un nivel más avanzado, los motores de recomendación de productos de Shopify pueden aprovechar los algoritmos basados en datos. Pueden sugerir productos relevantes y personalizados a compradores individuales en función de aspectos como su comportamiento de navegación, su historial de compras y sus preferencias.

Hablaremos más sobre esto más adelante, pero por ahora, veamos las razones por las que debes agregar recomendaciones a tu tienda de Shopify:

Los beneficios de las recomendaciones de productos de Shopify

Añadir recomendaciones de productos a tu tienda de Shopify ofrece numerosos beneficios tanto para ti como para tus clientes:

• Experiencia de cliente mejorada: Las recomendaciones personalizadas hacen que el proceso de compra sea más agradable y cómodo para sus clientes. Descubren productos que se ajustan a sus preferencias sin esfuerzo.

• Aumento de ventas e ingresos: Al sugerir productos relevantes, aumenta la probabilidad de ventas cruzadas y adicionales, lo que se traduce en un valor medio de pedido más alto y en un aumento de los ingresos de tu tienda.
• Mejora de la retención de clientes: Las recomendaciones personalizadas fomentan la lealtad y la satisfacción de los clientes. Los clientes satisfechos tienen más probabilidades de volver para futuras compras, lo que contribuye a retención de clientes a largo plazo.
• Ahorro de tiempo y costos: La automatización de las recomendaciones de productos reduce la necesidad de comercialización manual esfuerzos, ahorrando tiempo y recursos.

¿Cómo funcionan las recomendaciones de productos de Shopify?

El proceso de generación de recomendaciones de productos en una tienda de Shopify implica varios pasos clave. Si acabas de empezar, esto puede parecer abrumador, pero no te preocupes, hablaremos sobre la mejor herramienta que puedes utilizar más adelante para gestionar la mayor parte del trabajo pesado.

• Recopilación de datos: Las tiendas de Shopify recopilan una gran cantidad de datos de los clientes, incluido el comportamiento de los clics, el historial de compras y las interacciones con los productos. Estos datos son cruciales para comprender las preferencias y el comportamiento individuales de los clientes.
• Análisis de datos: Una vez que se recopilan los datos, entran en juego potentes algoritmos. Estos algoritmos analizan los datos en busca de patrones y correlaciones entre los clientes y los productos. El objetivo es identificar a los clientes con preferencias y comportamientos similares, agrupándolos en segmentos.
• Segmentación: La segmentación de clientes es un aspecto fundamental de las recomendaciones de productos. Clasifica a los clientes en diferentes grupos en función de sus atributos y preferencias compartidos. La segmentación permite hacer recomendaciones más específicas y relevantes.
• Recomendaciones personalizadas: Equipado con segmentos de clientes, el sistema de recomendación genera sugerencias de productos personalizadas para cada individuo. Estas sugerencias se adaptan a los intereses específicos de los clientes, lo que aumenta la probabilidad de fidelización y conversión de los clientes.

¿Cómo funcionan las recomendaciones avanzadas de productos de Shopify?

Vale, a estas alturas ya deberías entender lo básico. Pero para comprender realmente el poder de las recomendaciones de productos, echemos un vistazo detrás de la cortina y exploremos la ciencia que hace que funcionen.

El filtrado colaborativo predice el futuro

El filtrado colaborativo es una técnica popular que se utiliza en los sistemas de recomendación. Aprovecha el comportamiento colectivo de los clientes para hacer predicciones sobre las preferencias de una persona. La suposición subyacente es que los clientes que han mostrado comportamientos similares en el pasado tendrán preferencias similares en el futuro.

Existen dos tipos principales de filtrado colaborativo: el basado en usuarios y el basado en elementos. El filtrado basado en usuarios analiza el comportamiento de usuarios similares para hacer recomendaciones. Si dos usuarios tienen un historial de compras de productos similares, un usuario recibirá recomendaciones de productos en función de las preferencias del otro.

El filtrado basado en artículos, por otro lado, compara la similitud entre los productos. Si se han comprado dos productos juntos con frecuencia, se recomendará un producto cuando se vea el otro.

El papel del aprendizaje automático en las sugerencias personalizadas

El aprendizaje automático lleva las recomendaciones de productos a un nivel de sofisticación completamente nuevo. Al aprovechar potentes algoritmos y vastos conjuntos de datos, los sistemas de recomendación de aprendizaje automático pueden discernir patrones y relaciones intrincados.

Estos algoritmos aprenden continuamente de las interacciones con los clientes, lo que les permite adaptar y mejorar sus sugerencias con el tiempo.

Una de las principales ventajas de las recomendaciones basadas en el aprendizaje automático es su capacidad para gestionar escenarios más complejos. Pueden identificar correlaciones sutiles entre los productos, ofrecer recomendaciones en tiempo real e incluso predecir las preferencias de los clientes por productos con los que no han interactuado anteriormente.

Este nivel de personalización contribuye significativamente a mejorar la participación de los clientes y a impulsar las conversiones.

Tipos de recomendaciones de productos de Shopify (con ejemplos)

Bien, ahora que conocemos el «detrás de escena» de las recomendaciones de productos, hablemos de los tipos de recomendaciones.

Cada tipo tiene un propósito diferente para mejorar el proceso de compra. Estos son algunos de los tipos más comunes:

• Recomendaciones de productos de la página de agradecimiento: Recomendaciones de páginas de agradecimiento son sugerencias de productos personalizadas que tu cliente ve en la página de confirmación del pedido después de completar un pedido.

• Recomendaciones de productos posteriores a la compra: Ventas adicionales con un clic son recomendaciones de productos eficaces que se muestran inmediatamente después de que un cliente haya completado su compra, entre el momento de la compra y la página de agradecimiento.

• Consulta las recomendaciones de productos: Recomendaciones de pago son productos que sugieres al finalizar la compra. Aquí puedes ofrecer productos no físicos (por ejemplo, un seguro de envío) que aumentan sin esfuerzo el valor del carrito. O también puedes ofrecer ventas cruzadas como hacen Taylor & Stitch:

• Productos relacionados: Estas recomendaciones sugieren productos relacionados o complementarios al artículo que está viendo el cliente en ese momento. Por ejemplo, si un cliente está buscando un reloj, las recomendaciones de productos relacionados pueden incluir pulseras o correas adicionales.

• Artículos vistos recientemente: Este tipo de recomendación recuerda a los clientes los productos que han visto recientemente y les anima a volver a considerarlos. Es una función útil para los clientes que desean volver a visitar los productos antes de tomar una decisión.

• Comprados juntos con frecuencia: Estas recomendaciones muestran productos que otros clientes suelen comprar juntos. Ofrecer paquetes o promociones puede aumentar el valor medio de los pedidos y la satisfacción de los clientes.

• Recomendaciones de productos personalizadas: Al utilizar los datos del comportamiento de los clientes, estas recomendaciones adaptan las sugerencias en función del historial de navegación y compra de una persona. El sistema identifica las preferencias de los clientes y sugiere productos que probablemente les interesen. Este es un ejemplo de Marca de velas israelí Ner4U.

Cómo agregar recomendaciones de productos en Shopify con ReConvert

Ahora que entendemos la ciencia detrás de las recomendaciones de productos, exploremos cómo puedes integrarlas sin problemas en tu tienda Shopify con ReConvert.

ReConvert Upsell es una aplicación que te permite generar recomendaciones personalizadas al finalizar la compra, entre la compra y la confirmación del pedido y en tu página de agradecimiento.

Esta es, con mucho, la forma más fácil (y probablemente la más rentable) de añadir recomendaciones de productos a tu tienda de Shopify en menos de 10 minutos.

• Paso 1: Ve a la lista de ReConvert en la tienda de aplicaciones de Shopify y agrega la aplicación.

• Paso 2: Instala la aplicación y sigue las instrucciones para aprobar la facturación (ReConvert tiene una prueba gratuita de 30 días para que puedas probar tu estrategia de recomendación de productos)

• Paso 3: Defina ReConvert como su «aplicación de página posterior a la compra». 1. Ve a Configuración -> Finalizar compra -> Página de publicación de la compra. Selecciona ReConvert Upsell y Cross Sell. Haz clic en el botón «Guardar».

Paso 4: Activa el monstruoso embudo de conversión de ReConvert, que generará un embudo de recomendación de productos poscompra con tu marca para tu tienda. Simplemente elige el descuento máximo que deseas ofrecer y la aplicación se encargará del resto.

Paso 5: Enhorabuena, ¡las recomendaciones de productos posteriores a la compra están disponibles en tu tienda! Desde aquí puedes revisar tus análisis para probar diferentes tipos de recomendaciones. También puedes usar el editor para crear fácilmente recomendaciones de productos personalizadas. O usa la función de segmentos y activadores para crear ofertas más personalizadas.

Recomendaciones de productos de Shopify y mejores prácticas

Una vez que haya instalado ReConvert, es hora de optimizarlos para obtener los mejores resultados. He aquí cómo hacerlo:

Pon tus recomendaciones donde los compradores las quieren

Considera detenidamente dónde colocar el widget de recomendación de productos en tu tienda. Las ubicaciones más comunes incluyen la página de inicio, las páginas de productos, la página del carrito y la página de pago. Sin embargo, hemos registrado las tasas de conversión más altas con:

• Consulta las recomendaciones de productos.
• Las ventas adicionales con un clic se muestran inmediatamente después de la compra.
• Recomendaciones de páginas de agradecimiento.

Consulta las recomendaciones de productos posteriores a la compra y no interrumpas el recorrido del comprador inicial. Introducir demasiados productos antes de la compra conlleva el riesgo de abrumar a los clientes y de perder la conversión inicial. Por lo tanto, como regla general, cuanto más adelante ofrezcas productos adicionales, más conversiones obtendrás.

Por ejemplo, el usuario de ReConvert, Tushy, trasladó la mayoría de sus recomendaciones de productos del proceso previo a la compra a la página de agradecimiento. Lograron una tasa de conversión del 2,6% y sumaron casi 200 000$ al mes en ingresos adicionales.

📚 Lectura sugerida: Cómo usó Tushy las ventas cruzadas de páginas de agradecimiento para generar 191.786$ adicionales al mes.

Personalice sus recomendaciones

Los diferentes clientes tienen preferencias diferentes, así que evita un enfoque único para todos. Personaliza la configuración de las recomendaciones para dirigirte a segmentos de clientes específicos en función de la demografía, el historial de compras y los patrones de comportamiento. Personalice las recomendaciones para mostrar los productos más populares, los más vendidos o las sugerencias personalizadas.

Mostrar prueba social

Las pruebas sociales, como las opiniones y valoraciones de los clientes, infunden confianza en los compradores potenciales. Las pruebas sociales refuerzan la calidad y la popularidad de los productos recomendados, alentando a los clientes a tomar decisiones de compra informadas.

Añada escasez y urgencia sutiles

Si limitas tus ofertas de recomendación de productos a la transacción, darás a los clientes más ímpetu para que tomen medidas. Utiliza ofertas exclusivas que los clientes deben solicitar en el momento. Por ejemplo, una ventana emergente activada con un temporizador es una potente herramienta de recomendación de productos que aumentará aún más tu tasa de conversión.

[fs para omitir]Desafíos comunes de recomendaciones de productos en Shopify

Agregar recomendaciones de productos de Shopify puede conllevar desafíos ocasionales. Estar al tanto de los posibles obstáculos y saber cómo abordarlos garantizará una experiencia fluida para el cliente.

• Desafío 1: Exactitud e integridad de los datos Las recomendaciones de productos se basan en gran medida en datos precisos y completos. Asegúrate de que los datos de inventario de tu tienda estén actualizados y de que la información de los productos esté bien organizada. Además, aborda cualquier laguna o incoherencia en los datos que pueda afectar a la calidad de las recomendaciones.

• Desafío 2: Si bien las recomendaciones personalizadas son valiosas, la personalización excesiva puede ser contraproducente. Esfuércese por lograr un equilibrio entre las recomendaciones personalizadas y diversas para evitar parecer intrusivas o repetitivas.

• Desafío 3: Variaciones y tendencias estacionales Tenga en cuenta que las preferencias de los clientes pueden cambiar con las estaciones y las tendencias. Mantente actualizado sobre los cambios del sector y ajusta tus estrategias de recomendación en consecuencia.

[fs para omitir]Cómo aprovechar los datos de los clientes para mejorar las recomendaciones de productos de Shopify

Los datos de los clientes son la clave para aprovechar el verdadero potencial de las recomendaciones de productos. Veamos cómo aprovechar estos datos para ofrecer sugerencias de productos aún más precisas y relevantes.

Recopile y analice datos sobre el comportamiento de los clientes

La acumulación de datos sobre el comportamiento de los clientes es la base de un sistema de recomendación eficaz. Los datos se pueden recopilar a través de varios puntos de contacto, como las interacciones con el sitio web, el historial de compras, las listas de deseos y los carritos abandonados.

• Herramientas de recopilación de datos: Implemente herramientas como Google Analytics, Shopify Analytics y aplicaciones de seguimiento del comportamiento de los clientes para recopilar datos sobre las interacciones con los clientes.
• Análisis de datos para la segmentación: Analice los datos de los clientes para segmentar su audiencia en función de la demografía, el comportamiento de compra y las preferencias. Esta segmentación permite hacer recomendaciones más específicas y personalizadas.
• Recopilación automatizada de datos: Utilice la automatización para agilizar los procesos de recopilación y análisis de datos, lo que permite obtener información en tiempo real y recomendaciones más dinámicas.

Estrategias para recomendaciones de productos basadas en datos

Una vez que hayas recopilado los datos de los clientes, es el momento de convertirlos en información práctica que impulse tu motor de recomendaciones.

• Modelos de aprendizaje automático: Integre algoritmos de aprendizaje automático en su sistema de recomendaciones para aprovechar todo el potencial de los datos de los clientes. Estos algoritmos pueden procesar grandes conjuntos de datos y descubrir patrones ocultos, lo que genera recomendaciones más precisas y sofisticadas.

• Mejoras en el filtrado colaborativo: Perfeccione continuamente sus técnicas de filtrado colaborativo para mantenerse al día con los cambios en el comportamiento y las preferencias de los clientes. Implemente circuitos de comentarios de los usuarios y sistemas de valoración para mejorar las sugerencias de filtrado colaborativo.

• Niveles de personalización: Ofrezca a los clientes varios niveles de personalización, lo que les permitirá ajustar la intensidad de las recomendaciones según sus preferencias. Es posible que algunos clientes prefieran recomendaciones más amplias, mientras que otros prefieren sugerencias hiperpersonalizadas.

Respete siempre la privacidad del cliente con las recomendaciones de productos

A medida que la personalización se vuelve más sofisticada, la privacidad del cliente se convierte en una preocupación primordial. Aprenda a equilibrar la personalización con el respeto a la privacidad de los datos de los clientes para generar confianza y mantener la fidelidad de los clientes.

• Transparencia y consentimiento: Comunique claramente sus prácticas de recopilación y uso de datos a los clientes y solicite su consentimiento antes de recopilar cualquier información personal. Sea transparente sobre el propósito de la recopilación de datos y sobre cómo se utilizarán.

• Anonimización y cifrado: Implemente técnicas de anonimización para proteger las identidades de los clientes al analizar los datos. Utilice el cifrado para proteger los datos confidenciales de los clientes de posibles infracciones de seguridad.

• Políticas de retención de datos: Establezca políticas de retención de datos para eliminar o anonimizar los datos de los clientes después de un período determinado. Esto garantiza que no conserves información personal innecesaria durante períodos prolongados.

[fs para omitir]Medición y optimización de la eficacia de las recomendaciones de Shopify

Has implementado recomendaciones de productos, pero ¿cómo sabes si son realmente eficaces? Exploremos las métricas y estrategias para medir su impacto y optimizarlas continuamente para obtener mejores resultados.

Indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir el impacto de las recomendaciones

La medición eficaz del impacto de su sistema de recomendaciones requiere el uso de indicadores clave de rendimiento (KPI). Puedes obtener una visión general del rendimiento de tus recomendaciones de productos en el panel de control de ReConvert. Esto es lo que debes tener en cuenta:

• Impresiones: Esta métrica mide el número de compradores que han visto tus recomendaciones de productos. Si es demasiado bajo, considera la posibilidad de crear condiciones menos estrictas para tus ofertas.

• Tasa de conversión/ofertas aceptadas: Calcula el porcentaje de visitantes que hacen una compra después de ver un producto recomendado. Esta métrica refleja directamente la eficacia de tus recomendaciones para impulsar las ventas.

• Tasa de clics (CTR): Mide el porcentaje de usuarios que hacen clic en un producto recomendado del número total de recomendaciones que se muestran. Un CTR alto indica que los clientes encuentran tus sugerencias relevantes y atractivas.

• Valor medio del pedido (AOV): Supervise los cambios en el AOV después de implementar las recomendaciones del producto. Si los clientes compran más artículos o productos con precios más altos, esto demuestra el éxito de sus esfuerzos de venta cruzada y venta adicional.

Analice las tasas de conversión y los comentarios de los clientes

Los datos cuantitativos de los KPI proporcionan información valiosa sobre el rendimiento de las recomendaciones, pero es igualmente crucial recopilar comentarios cualitativos de los clientes.

• Encuestas de clientes y formularios de comentarios: Crear encuestas posteriores a la compra y formularios de comentarios para evaluar la satisfacción de los clientes con tus recomendaciones de productos. Haga preguntas específicas sobre la relevancia y la utilidad de las sugerencias.

• Pruebas de usuario y grupos focales: Realiza sesiones de prueba con los usuarios y recopila comentarios de los grupos focales para comprender cómo interactúan los clientes con tus widgets de recomendación y si los encuentran valiosos.

Utilice las pruebas A/B para una optimización continua

Ningún sistema de recomendación es perfecto desde el principio. Descubre cómo las pruebas A/B pueden ayudarte a identificar áreas de mejora y a refinar tus recomendaciones con el tiempo, garantizando que ofrezcan los mejores resultados posibles.

• Recomendaciones para las pruebas A/B: Realice pruebas A/B mostrando diferentes estrategias de recomendación a dos grupos distintos de clientes. Compara el rendimiento de los dos grupos para identificar qué enfoque produce mejores resultados.

• Refinamiento continuo: Usa la información basada en datos de las pruebas A/B, los comentarios de los clientes y las métricas de rendimiento para optimizar continuamente tu sistema de recomendaciones. Realiza cambios iterativos para mejorar la relevancia y la satisfacción del cliente.

[fs para omitir]Usa ReConvert para agregar recomendaciones de productos de Shopify hoy

En conclusión, las recomendaciones de productos de Shopify son un punto de inflexión para las empresas en línea con productos digitales.

Al implementar algoritmos inteligentes y aprovechar los datos de los clientes, puedes ofrecer sugerencias personalizadas que impulsen las ventas y fomenten la lealtad de los clientes. Recuerda que el éxito no solo reside en la tecnología en sí misma, sino también en cómo la utilizas para satisfacer las necesidades de tu audiencia.

Aprovecha el poder de las recomendaciones de productos y observa cómo tu tienda Shopify prospera como nunca antes. Usa Reconvert para empezar a personalizar la experiencia de compra de tus clientes hoy mismo y sé testigo de la increíble transformación de tu negocio.

[fs para omitir]Preguntas frecuentes sobre recomendaciones de productos de Shopify

¿Cómo añadir recomendaciones de productos en Shopify?

Para agregar recomendaciones de productos en Shopify, puedes utilizar varias aplicaciones de Shopify, como ReConvert Upsell. ReConvert te permite crear activadores y segmentos basados en el comportamiento de los clientes y mostrar sugerencias de productos relevantes al finalizar la compra y después de la compra.

¿Cómo agregar recomendaciones de productos en la página del carrito de Shopify?

Para incluir recomendaciones de productos en el carrito o en la página de pago de tu tienda Shopify, puedes usar una aplicación de recomendación como ReConvert que te permite personalizar la ubicación y el diseño del widget. La aplicación mostrará automáticamente sugerencias de productos personalizadas en función de los artículos del carrito del cliente u otros comportamientos de compra.

¿Cómo agregar recomendaciones de productos en el correo electrónico de facturación de Shopify?

Para incluir recomendaciones de productos en Factura de Shopify correos electrónicos, puede integrar una aplicación de recomendación que admita la personalización del correo electrónico, como Wiser. Wiser analizará el historial de compras del cliente e incluirá sugerencias de productos relevantes en el correo electrónico de confirmación del pedido.

¿Cómo eliminar las recomendaciones de productos en Shopify?

Para eliminar las recomendaciones de productos de tu tienda Shopify, puedes deshabilitar la aplicación de recomendaciones que has instalado o personalizar su configuración para dejar de mostrar recomendaciones en páginas o secciones específicas.

¿Qué es la API de recomendaciones de productos de Shopify?

La API de recomendaciones de productos de Shopify permite a los desarrolladores acceder a los datos de recomendaciones y utilizarlos mediante programación. Esta API permite la personalización e integración de las recomendaciones de productos en los temas y aplicaciones de Shopify, lo que ofrece más flexibilidad a la hora de personalizar la experiencia de recomendación para los clientes.